EX4主要是针对神经网络反向传播的实战，是非常重要的一课，所以花了我两天3夜地研究这道习题，还真是值得，收获满满。
跟着ex4.pdf文档的脚步一步一步来：
1.首先1-3页都在表达初始化数据，和数据模型。
2.到了第五页，开始摩拳擦掌，实现第一段代码：神经网络代价函数
首先他给到这样的一个公式：
代价函数（无lambda项）
吼！不要被这个公式吓到了。先不考虑lambda项，后面再慢慢深入。
第一个∑
首先把∑就当成是一次for循环，去掉一个∑就等于把for循环套在外面，中间弄个sumTemp作为临时累加项，直到end结束，sumTemp就是这个求和项了，
比如去掉第一个∑就等于
for i = 1:m
sumTemp = sumTemp + xx
end
之前我们说过只要有∑项的就可以直接用矩阵相乘来考虑不用for循环，但在这个公式稍微复杂一些，分解步骤逐个求解有利于理解。
yk的转换
首先要知道这里的y(i)不能直接采用样本的y，你要想想一次神经网络的输出有10维，但y为什么只有一个值呢？那是因为中间做过处理，输出的10维向量，[0 0 0 0 0 0 0 0 1 0]，你没理由把这个给人家看，转成人看得懂的语言它就是9，所以直接的值就为单值。所以y(i)还要做一次神经网络算法看得懂的数据，一个十维向量，好在有个很方便的办法就是用==号:
numTemp = 1:numlabel; % 创造一个1：10的向量[1 ,2 ,3,4,5,6,7,8,9,10]
yk = (y(i) = =numTemp); %这个就会在numTemp里面逐个元素跟y对比，不对的打0，对的打1
这就得出y = 9时候，yk = [0,0,0,0,0,0,0,0,1,0];
第二个∑(K)
代价函数
你的假设函数得出的结果Hypthesis (10dimen) 有一个是对的，其他是错的，无论对错都按照公式和yk逐个逐个算了再说，当对的时候yk = 1的时候，左边项自然不等于0，右边=0，反之亦然，算到最后的结果求和，就是单个样本对应的代价。
所以乎
J1row = -yk* log(Hypothesis(i,:))' - (1 - yk) * log(1 - Hypothesis(i,:))';
sumTemp = sumTemp + J1row;
Hypothesis(i,:)
这个不用说了，最好是看看教学视频，
X_1 = [ones(m, 1),X];
A_layer1_bias = X_1;
A_2 = sigmoid(X_1 * Theta1'); %5000*401 * 401 * 25 --> 5000*25
A_21 = [ones(m, 1),A_2]; % 5000 * 26
A_layer2_bias = A_21; %
Z_layer2 = A_layer2_bias * Theta2';
Hypothesis = sigmoid(Z_layer2); %5000X10
A_layer3 = Hypothesis;
Z_layer3 = A_layer3;
命名有点奇怪，下次不这样命名了，简洁为主
我这里的Hypothesis虽然没有算错，但有个地方命名跟教程上有点儿出入，导致后面计算梯度的时候会出错，这里看你能找到没？
全套代码如下
X_1 = [ones(m, 1),X];
A_layer1_bias = X_1;
A_2 = sigmoid(X_1 * Theta1'); %5000*401 * 401 * 25 --> 5000*25
A_21 = [ones(m, 1),A_2]; % 5000 * 26
A_layer2_bias = A_21; %
Z_layer2 = A_layer2_bias * Theta2';
Hypothesis = sigmoid(Z_layer2); %5000X10
A_layer3 = Hypothesis;
Z_layer3 = A_layer3;
numTemp = 1:num_labels;
sumTemp = 0;
for i = 1:m
yk= (numTemp == y(i)); %1x10
% Hypothesis 5000X10
J1row = -yk* log(Hypothesis(i,:))' - (1 - yk) * log(1 - Hypothesis(i,:))'; %this is one of example,1row
sumTemp = sumTemp + J1row;
end
J_noreg = sumTemp /m;
有人说这不是扯淡吗，Theta的初始化时随机的，Hypothesis算出来也就是一堆错误的值，那得出的代价有什么参考意义呢？诶，这里的意义就大了，这也是神经网络算法的魅力所在——就算拿个代价相差太大的J他都可以慢慢调整到对为止，直到代价越来越少，接近“真相”这也是下半部分要说的计算ThetaGrad值。
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